製造業のAI活用、実は「導入前」で決まる？ DX成功企業に学ぶデータ活用3つの鉄則
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製造業において、AI活用やDX推進の重要性が叫ばれて久しい。しかし、多くの企業がデータのサイロ化や個別最適化という壁に直面し、思うような成果を出せていないのが実情である。点在するデータをいかに統合し、価値ある資産へと変えるのか。
多くの製造現場が抱える「個別最適」のワナ
今日の製造現場では、生産性の向上や業務効率化を目指し、さまざまなデジタルツールが導入されている。生産設備の稼働状況を可視化するシステム、スタッフの負荷を軽減するための電子帳票ツール、省エネを目的としたユーティリティ設備の監視サービスなどがその代表例である。
しかし、これらの取り組みが必ずしも全社的な成果につながっているとは限らない。その要因の1つに、部門や目的ごとに導入されたツールが連携されず、「個別最適」の状態に陥っていることがある。たとえば、生産設備のデータは特定の工場内の閉じたネットワークで管理され、他拠点との横断的な分析ができない。ペーパーレス化のために導入されたツールも、そのシステム内での利用に閉じた限定的なデータ活用にとどまっているケースが多い。
さらに、ユーティリティ設備の監視においても、導入が容易なクラウドサービスを個別に採用した結果、ベンダーごとに管理画面やIDがバラバラになり、統合的な状況把握が困難になっているという声も聞かれる。また、設備の保守・点検を外部の協力会社に委託している場合、情報システム部門が把握しないまま現場のネットワークにアクセスされていることもあり、セキュリティ上のリスクを内包しているケースも少なくない。
このように、多くの現場では「データ取得」そのものは行えていても、それらが統合管理されていないため、データを真の資産として活用できずにいる。このままでは、AIを活用した高度な分析や全社的な生産性向上といった次のステップへ進むことは極めて困難である。
では、各所に点在するデータを統合し、AI活用につながる「使えるデータ」へ変えるには、どのような基盤が必要なのか。データを一元管理・活用するための仕組みと、実際に業務改善や新たな収益機会につなげた企業の事例から、そのポイントを見ていこう。
しかし、これらの取り組みが必ずしも全社的な成果につながっているとは限らない。その要因の1つに、部門や目的ごとに導入されたツールが連携されず、「個別最適」の状態に陥っていることがある。たとえば、生産設備のデータは特定の工場内の閉じたネットワークで管理され、他拠点との横断的な分析ができない。ペーパーレス化のために導入されたツールも、そのシステム内での利用に閉じた限定的なデータ活用にとどまっているケースが多い。
さらに、ユーティリティ設備の監視においても、導入が容易なクラウドサービスを個別に採用した結果、ベンダーごとに管理画面やIDがバラバラになり、統合的な状況把握が困難になっているという声も聞かれる。また、設備の保守・点検を外部の協力会社に委託している場合、情報システム部門が把握しないまま現場のネットワークにアクセスされていることもあり、セキュリティ上のリスクを内包しているケースも少なくない。
このように、多くの現場では「データ取得」そのものは行えていても、それらが統合管理されていないため、データを真の資産として活用できずにいる。このままでは、AIを活用した高度な分析や全社的な生産性向上といった次のステップへ進むことは極めて困難である。
では、各所に点在するデータを統合し、AI活用につながる「使えるデータ」へ変えるには、どのような基盤が必要なのか。データを一元管理・活用するための仕組みと、実際に業務改善や新たな収益機会につなげた企業の事例から、そのポイントを見ていこう。
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・AI活用の前に必要な「データを使える状態」とは
・バラバラな設備・データをどう一元化する方法
・【事例】自社工場のデータを集約、業務改善につなげた方法
・【事例】自社製品のIoT化で新たな収益機会を創出
・データ活用を成功させる3つのポイント
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